Tips Visualisasi Data Ilmiah: Membuat Kompleks Menjadi Sederhana

Diterbitkan: 2023-10-02

Anda tahu perasaan ketika Anda melihat gambar yang begitu kuat sehingga melekat begitu saja? Itulah keajaiban visualisasi, terutama jika kita berbicara tentang visualisasi data ilmiah .

Tahan. Aku bisa mendengar roda berputar. Mengapa Anda harus peduli?

Kita hidup di era data . Di mana pun. Setiap detik.
Tapi mari kita menjadi nyata – angka saja? Tunda pesta .
Visual? Nah, di situlah pestanya berlangsung. Kami mengingatnya, mendapatkannya, merasakannya .

Di akhir artikel ini, Anda akan memahami mengapa setiap ilmuwan, pelajar, atau orang biasa yang menjelajahi web (ya, Anda!) harus mengetahui hal ini. Kami akan menjelajahi:

Mengapa? Kebutuhan mutlak akan visualisasi di dunia big data ini.
Apa? Selami beberapa contoh yang mencengangkan.
Bagaimana? Alat dan teknik yang menghidupkan seni (dan ilmu pengetahuan) ini.

Kategori Visualisasi Data dalam Sains

Data berdasarkan Kategori

Mari jelajahi berbagai bentuk visualisasi data dalam sains . Yang pertama dalam daftar adalah data kategorikal , yang berkaitan dengan klasifikasi non-numerik.

Grafik Batang

Bagan dibuat dengan wpDataTables

Pertimbangkan grafik batang sebagai pakaian pokok representasi data—dasar namun sangat diperlukan. Batang vertikal atau horizontal ini menggambarkan distribusi kategori, seperti preferensi terhadap teh dibandingkan kopi.

Grafik Melingkar

Selanjutnya, kita memiliki grafik melingkar, yang biasa disebut diagram lingkaran. Bayangkan sebuah kue pencuci mulut yang diiris menjadi beberapa bagian, masing-masing mewakili sebuah kategori. Jika separuhnya adalah apel dan separuh lainnya adalah ceri, Anda tahu bahwa distribusinya merata.

Data Numerik

Selanjutnya, kita memiliki data numerik , yang melibatkan variabel yang dapat diukur. Misalnya, berapa banyak langkah yang Anda lakukan setiap hari?

Bagan Garis

Bagan dibuat dengan wpDataTables

Bagan garis berfungsi sebagai roller coaster data, yang berfluktuasi berdasarkan nilai numerik. Jika Anda memantau jumlah langkah harian Anda, garis akan menunjukkan variasinya.

Plot Frekuensi

Plot frekuensi, atau histogram, adalah grafik batang khusus yang batangnya berdekatan, ideal untuk menampilkan rentang numerik, seperti jumlah orang yang melakukan 5.000-10.000 langkah setiap hari.

Data spasial

Selanjutnya, kami mendalami data spasial dengan fokus pada aspek geografis.

Peta Geografis

Dalam bidang visualisasi data dalam sains , peta geografis ibarat sistem GPS canggih yang menampilkan data berbagai wilayah, seperti kepadatan gym di berbagai kota.

Peta Termal

Peta termal bertindak sebagai indikator suasana bumi, dengan perubahan warna berdasarkan data. Zona merah mungkin menandakan area bersuhu tinggi.

Data Multi-Aspek

Terakhir, kita memiliki data multi-aspek , yang kompleks dan multi-dimensi.

Plot Titik

Plot titik, atau plot sebar, seperti pesta visual. Setiap titik menandakan elemen data, dan posisinya mengungkapkan atribut tertentu. Ini kaya akan informasi tetapi bisa sangat banyak.

Plot Koordinat

Plot koordinat, juga dikenal sebagai koordinat paralel, menyerupai seni string yang rumit. Mereka menghubungkan beberapa titik data melalui garis berpotongan, berguna untuk membandingkan beberapa variabel secara bersamaan.

Prinsip Visualisasi Data yang Efektif dalam Sains

Menyeimbangkan Kesederhanaan dan Kompleksitas

Mari kita bahas esensi visualisasi data dalam sains : ketegangan antara kesederhanaan dan kompleksitas .

Mengurangi Ketegangan Mental

Pernah merasa kewalahan dengan grafik yang rumit? Itu beban kognitif. Tujuannya adalah untuk meminimalisir hal tersebut. Anggap saja seperti menyusun daftar putar; Anda tidak akan mencampurkan genre yang berbeda secara sembarangan.

Merangkul Kompleksitas

Namun, kompleksitas pada dasarnya tidak bersifat negatif. Ini seperti membumbui masakan; tanda hubung meningkatkan, tetapi kelebihan beban membebani.

Peran Warna

Warna bukan hanya sekedar estetika; ini adalah alat komunikatif dalam visualisasi data dalam sains .

Bahasa Warna

Warna menyampaikan emosi. Biru mungkin menenangkan, sedangkan merah menuntut perhatian. Pilih warna seolah-olah Anda sedang mengatur suasana ruangan.

Inklusivitas dalam Warna

Ingat, persepsi warna berbeda-beda antar individu. Desain dengan palet ramah buta warna agar inklusif.

Komponen Tekstual

Elemen tekstual merupakan aktor pendukung dalam visualisasi data dalam sains .

Pengidentifikasi

Pengidentifikasi, atau label, berfungsi sebagai perkenalan. Mereka memperjelas apa yang diwakili oleh setiap sumbu atau elemen.

Panduan Utama

Panduan utama, atau legenda, bertindak sebagai glosarium data, yang menjelaskan simbol atau warna. Itu adalah referensi utama Anda.

Keterlibatan Pengguna

Terakhir, interaktivitas meningkatkan pengalaman pengguna.

Pembesaran

Dalam visualisasi data dalam sains , fitur zoom memungkinkan pemeriksaan mendetail, memecahkan misteri kecil di dalam data.

Gelembung Informasi

Gelembung informasi, atau keterangan alat, muncul saat mengarahkan kursor ke titik data, menawarkan wawasan tambahan seperti rahasia yang dibisikkan.

Alat dan Perangkat Lunak untuk Visualisasi Data Ilmiah

Alat Unggulan: wpDataTables

Jadi, Anda tertarik dengan data, ya? Mungkin Anda seorang ilmuwan, pemasar, atau sekadar ahli data. Apa pun yang terjadi, Anda punya angka dan Anda harus membuatnya terlihat bagus. Masukkan wpDataTables . Ini bukan sekadar plugin WordPress; ini seperti pisau Swiss Army untuk data Anda.

Pengaturan yang Mudah : Unggah file Anda, tempelkan kueri MySQL, atau cukup ketik datanya. Anda memilih.
Sesuaikan Seperti Profesional : Ingin meja Anda responsif? Atau mungkin Anda menyukai pemformatan bersyarat. Anda mengerti.
Publikasikan dan Boom : Setelah Anda puas, masukkan tabel itu ke dalam postingan atau halaman.

Mengapa Ini Hebat

Data tentang Steroid : Ini bukan hanya untuk tabel dasar. Kita berbicara tentang laporan keuangan, visualisasi data ilmiah, dan bahkan tabel perbandingan Amazon.
Filter & Pencarian : Punya meja besar? Jangan khawatir. Filter tingkat lanjut membantu Anda menemukan apa yang Anda perlukan dengan cepat.
Grafik Real-Time : Yap, data Anda bisa menjadi grafik live. Betapa kerennya itu?

Pengaya? Oh ya. Perluas permainan data Anda dengan add-on yang canggih. Dari pembuatan laporan hingga integrasi formulir, tidak ada batasnya.

Siapa yang Menggunakannya? Lebih dari 70.000 perusahaan dan individu. Dari bisnis hingga sains, plugin ini punya penggemar.

Jadi, jika Anda ingin mengubah data Anda dari “meh” menjadi “WOW,” wpDataTables adalah pilihan Anda. Percayalah, data Anda akan berterima kasih.

Alat Sumber Terbuka

Jadi, Anda siap untuk terjun ke dunia visualisasi data ilmiah , tetapi Anda berpikir, “Di mana saya harus memulai?” Jangan khawatir; ada alat untuk setiap suasana dan anggaran.

Matplotlib

Matplotlib seperti pisau Swiss Army untuk visual data. Ini bersumber terbuka, artinya gratis dan dapat disesuaikan. Anda dapat membuat semua jenis bagan dan grafik.

ggplot2

ggplot2 seperti perangkat DIY untuk membuat visual, terinspirasi oleh The Grammar of Graphics.

Anda membawa data ke tabel, memberi tahu ggplot2 seperti apa tampilan elemen dan bentuk apa yang akan digunakan, dan ggplot2 akan menangani semua seluk beluknya untuk Anda.

Alat Komersial

Baiklah, mari kita bicara tentang liga besar. Jika Anda punya uang untuk dikeluarkan, inilah Ferrari visualisasi data ilmiah .

Tablo

Tableau seperti Photoshop untuk data. Ini ramping, kuat, dan membuat Anda terlihat seperti seorang profesional meskipun Anda hanya bermain-main.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI seperti alat data Swiss. Tepat, dapat diandalkan, dan terintegrasi dengan semua perangkat Microsoft yang mungkin sudah Anda gunakan.

Ini adalah pilihan tepat untuk tipe korporat.

Praktik Terbaik untuk Visualisasi Data Ilmiah

Pemrosesan Awal Data

Baiklah, jadi Anda sudah memilih alatnya, Anda sudah bersemangat, tapi tunggu—sebelum mendalami visualisasi data ilmiah secara mendalam, Anda harus menyiapkan data tersebut. Ini seperti mengasinkan ayam sebelum Anda memanggangnya; percayalah, itu membuat perbedaan.

Pembersihan Data

Hal pertama yang pertama, pembersihan data. Singkirkan hal-hal yang tidak membantu cerita Anda.

Transformasi Data

Kemudian datanglah transformasi data. Ini seperti mengubah sekantong permen menjadi makanan penutup yang lezat. Mungkin Anda sedang melelehkan coklat atau mengubah permen karet menjadi saus. Anda membuat data lebih mudah digunakan dan lebih enak.

Pengujian Kegunaan

Terakhir, Anda harus menguji visual itu. Karena apa gunanya visualisasi data ilmiah yang mematikan jika tidak ada yang mendapatkannya?

Putaran Umpan Balik

Putaran umpan balik adalah sahabat Anda di sini. Tunjukkan visual Anda kepada beberapa orang dan lihat apa yang mereka pikirkan. Ini seperti gladi bersih sebelum pertunjukan besar.

Pengujian A/B

Cobalah beberapa pengujian A/B. Tunjukkan dua versi berbeda dan lihat mana yang tepat sasaran.

FAQ Tentang Visualisasi Data Ilmiah

Apa itu visualisasi data ilmiah?

Visualisasi data ilmiah seperti mengambil semua angka, kumpulan data, dan temuan penelitian yang membingungkan, dan mengubahnya menjadi visual.

Saya berbicara tentang grafik, bagan, dan bahkan model 3D. Anggap saja ini memberikan perhatian pada mata Anda sekaligus membuat hal-hal rumit lebih mudah dipahami. Ini tentang menceritakan sebuah kisah dengan data dengan cara yang paling menarik.

Mengapa penting dalam sains?

Sains penuh dengan informasi yang rumit. Visualisasi membantu memecahnya. Bayangkan Anda mencoba memahami genom manusia atau pola iklim.

Membaca meja? Tidak untuk semua orang.

Tapi tunjukkan peta berkode warna atau grafik dinamis? Sekarang kamu sedang berbicara! Hal ini menjadikan hal yang tidak berwujud menjadi nyata, membantu pemahaman, dan secara serius meningkatkan komunikasi di antara para ilmuwan dan masyarakat.

Alat apa yang populer untuk ini?

Ya ampun, ada banyak. Beberapa pemukul berat adalah perpustakaan wpDataTables, Tableau, D3.js, dan Python seperti Matplotlib.

Lalu ada Paraview untuk para penggemar 3D di luar sana. Memilih alat? Itu seperti menanyakan rasa es krim favorit seseorang. Tergantung pada pekerjaan, selera Anda, dan seberapa dalam Anda ingin mendalami penyesuaian dan interaktivitas.

Bagaimana warna memengaruhi visualisasi data?

Warna adalah segalanya , kawan. Mereka dapat menyoroti tren, membedakan kumpulan data, dan mengatur suasana hati.

Pernah melihat peta panas?

Warna merah dan biru itu bukan hanya untuk pertunjukan. Tetapi berhati-hatilah! Pilihan warna yang buruk dapat menyesatkan atau membingungkan. Dan selalu ingat: ada banyak orang yang buta warna di luar sana, jadi aksesibilitas adalah kuncinya.

Bisakah Anda menyarankan beberapa praktik terbaik?

Sangat! Pertama, tetap sederhana . Visual yang berlebihan seperti berbicara dengan kecepatan 100mph – tidak ada yang mengerti. Bertujuan untuk kejelasan.

Konsistensi adalah teman Anda, gunakan visual serupa untuk tipe data serupa. Dan tolong, tolong, selalu kutip sumber data Anda. Dan inilah inti emasnya: ulangi dan dapatkan masukan.

Peran apa yang dimainkan interaktivitas?

Interaktivitas itu seperti ceri di atasnya. Daripada hanya melihat data, Anda terlibat dengannya. Perbesar, filter, jelajahi!

Itu membuat data menjadi pribadi dan relevan. Ini bukan lagi monolog, melainkan dialog antara penonton dan data. Sungguh, ini mengubah pemirsa pasif menjadi penjelajah aktif.

Apa perbedaan antara infografis dan visualisasi data?

Ah, pertanyaan klasik! Infografis seperti bercerita dengan desain dan beberapa data. Mereka terstruktur dan tematik.

Sekarang, visualisasi data lebih seperti gambaran sekilas tanpa naskah ke dalam data murni. Meskipun infografis memberikan gambaran luas, visualisasi data mendalami hal-hal spesifik. Apel dan jeruk, tapi keduanya enak.

Bagaimana Anda menangani kumpulan data yang besar?

Data besar, tantangan besar, bukan? Namun, triknya ada pada pengambilan sampel, agregasi, dan, terkadang, penyederhanaan.

Anggap saja seperti membuat smoothie – Anda mencampurkannya ke dalam format yang mudah dicerna. Tentu saja alat membantu. Teknologi modern dapat menangani banyak sekali titik data, namun ingat: yang penting bukan hanya kuantitas, namun kualitas dan relevansi data.

Ada tips untuk pemula?

Baiklah, pemula, inilah informasinya. Mulailah dengan sebuah tujuan, pertanyaan jelas yang ingin Anda jawab. Biasakan diri Anda dengan dasar-dasarnya, mungkin ambil alat dan mainkan.

Ada banyak sekali sumber daya, tutorial, dan kursus online. Tapi yang terpenting, latihan, latihan, latihan. Dan hei, jangan takut membuat kesalahan – mereka adalah guru terbaik. Selami, datanya bagus!

Kesimpulan Visualisasi Data Ilmiah

Mengapa visualisasi data ilmiah menjadi masalah besar?

Pertama, otak kita? Kabel untuk visual.
Bilangan kompleks yang gila itu? Mereka menjadi lebih mudah saat ditarik keluar.
Dan jujur saja, bagan yang menarik dapat membuat data yang paling kering sekalipun menjadi menonjol.

Sejujurnya, apakah Anda sedang mempelajari penelitian terbaru, mencoba menjelaskan temuan Anda kepada seseorang, atau hanya ingin membuat Anda terkesan di pesta koktail, visual ini penting . Selami dunia ini, dan Anda tidak akan pernah melihat data dengan cara yang sama lagi.

Jika Anda senang membaca artikel tentang tantangan visualisasi data ini, Anda juga harus membaca artikel ini tentang visualisasi data interaktif.

Kami juga menulis tentang beberapa subjek terkait seperti contoh visualisasi data yang menyesatkan, alat visualisasi data, contoh palet warna visualisasi data, visualisasi data WordPress, dan contoh visualisasi data.